亚马逊本周三宣布了一项引发争议的AI新功能：将在其官方购物App中，根据用户的搜索词条直接展示由AI生成的虚拟产品图片。对于一个让消费者购买实体商品的零售平台而言，展示“虚假”照片来“帮助”消费者寻找商品的做法，无疑在业内激起了广泛讨论。
根据亚马逊官方博客的解释，该功能的推出是为了解决用户的“描述痛点”。当消费者脑海中有一个模糊的商品概念，却不知道如何用精准的专业词汇（例如服装的“堆堆领/cowl neck”或家具的“藤条/rattan”）进行搜索时，该功能就能派上用场。
具体而言，当用户在搜索框输入查询词后，在自动补全建议的下方，系统会展示一系列由AI生成的虚拟产品图片。例如，如果搜索“蓝色格子连衣裙”，系统可能会生成并展示几种不同款式（如长袖或短袖、不同裙长等）的虚拟裙子图片。用户只需点击最符合心意的那张AI图，系统就会通过亚马逊的视觉搜索技术，将用户引导至与该款式最匹配的真实商品搜索结果页面。
然而，这种让零售平台凭空“捏造”虚拟商品来引导用户搜索的做法，在实际操作中显得有些荒诞。首先，它具有极大的误导性——不够细心的消费者可能会误以为点击图片就能直接购买那件完美的“AI连衣裙”，而在发现根本没有这件实物时感到失望。此外，一个拥有海量真实商品照片的电商平台，为何要舍近求远去生成虚假的图像，这也令人费解，毕竟消费者网购时最想看到的依然是真实的商品。
这一尝试是亚马逊近期将AI融入其零售业务的最新动作之一。在此之前，亚马逊已推出了多项AI功能，效果褒贬不一。较为实用的包括AI总结用户评论，帮助消费者快速掌握商品的优缺点；而较为奇特的是去年推出的简短音频商品总结，由AI专家以播客风格介绍商品亮点。
亚马逊近期的其他AI举措还包括：AI生成的“可购拼图”（shoppable collages），引导用户访问特定时尚风格的精选页面；用于扫描镜头中商品并寻找视觉匹配的 Amazon Lens Live；在视觉搜索中添加文本的能力；以及适用于iOS的锁屏视觉搜索小组件。此外，本月早些时候，亚马逊还用“Alexa for Shopping”取代了其 Rufus AI 聊天机器人，以支持通过语音和文本进行自然语言购物查询。
亚马逊此举表面上是优化视觉搜索的交互体验，本质上是多模态 AI Agent 在电商搜索场景中的一次深度演进。传统的搜索引擎依赖精确的关键词匹配，而未来的“Agent式购物助理”则需要理解人类模糊的意图。通过生成式 AI 即时构建视觉原型，Agent 实际上在人机交互之间建立了一个“视觉中间件”，将非结构化的用户意图转化为高度具象的语义锚点。然而，这种“生成即引导”的模式也暴露了当前 AI Agent 在可信度上的局限性。在电商这种高容错率低的场景中，虚实边界的模糊很容易侵蚀用户信任。未来的具身智能和电商 Agent 必须学会在“创造性启发”（Generative Inspiration）与“真实合规性”（Grounding Reality）之间找到精细的平衡，否则生成技术只会沦为阻碍用户决策的噪音，而非赋能决策的工具。
